pytorch保存模型时用时期号代替

可以使用PyTorch中的`torch.save()`函数来保存模型，其中可以指定保存的文件名和需要保存的模型参数。如果你想在文件名中使用时期号代替，可以在训练过程中使用一个变量来记录当前的时期号，然后在保存模型时将其作为文件名的一部分。例如，你可以这样实现：

epoch = 10  # 当前时期号
filename = f'model_epoch{epoch}.pt'  # 模型文件名中包含当前时期号
torch.save(model.state_dict(), filename)  # 保存模型

这样，就可以将模型保存为类似于`model_epoch10.pt`的文件名，方便你对不同时期的模型进行区分和管理。

相关问题

pytorch保存模型时用时期号代替 且保存到别的文件夹下

好的，针对你的问题，你可以使用 PyTorch 提供的 `torch.save()` 方法来保存模型，同时指定保存路径和文件名。关于使用时期号代替，你可以在训练的时候定义一个变量 `epoch`，然后在保存模型时将这个变量作为文件名的一部分。具体的代码如下所示：

import torch

# 定义 epoch 变量
epoch = 10

# 假设你的模型是一个 nn.Module 的子类
model = MyModel()

# 定义保存路径和文件名，将 epoch 变量作为文件名的一部分
save_path = 'models/epoch_{}.pt'.format(epoch)

# 使用 torch.save() 方法保存模型
torch.save(model.state_dict(), save_path)

以上代码中，`MyModel` 是你自己定义的模型类，`models/` 是你想要保存模型的文件夹路径，`epoch_{}.pt` 中的 `{}` 会被 `epoch` 变量替换。这样，每次保存模型时会根据当前的 epoch 号自动更新保存的文件名，避免了重复覆盖之前的模型文件。

希望这个回答能够帮到你！

pytorch 保存模型

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.save()` 函数将模型保存到磁盘上。以下是一个简单的例子：

import torch

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')

在上面的例子中，我们定义了一个简单的线性模型，并使用 `torch.save()` 函数将其状态字典保存到 `path/to/model.pth` 文件中。

如果想要加载已经保存的模型，可以使用 `torch.load()` 函数：

import torch

# 加载模型
model_state_dict = torch.load('path/to/model.pth')
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model.load_state_dict(model_state_dict)

在上面的例子中，我们使用 `torch.load()` 函数加载了之前保存的模型，并将其状态字典加载到一个新的模型中。

需要注意的是，PyTorch 的模型保存和加载只能保存和加载模型的状态字典，而不能保存和加载整个模型对象。因此，在加载模型时，我们需要先创建一个新的模型对象，然后将保存的状态字典加载到这个新的模型对象中。